Un ghid pentru începători pentru depozitarea datelor

În această economie digitală, datele sunt primordiale. Astăzi, toate sectoarele, de la întreprinderile private la entitățile publice, folosesc datele mari pentru a lua decizii de afaceri critice.

Cu toate acestea, ecosistemul de date se confruntă cu numeroase provocări în ceea ce privește volumul mare de date, varietatea și viteza. Companiile trebuie să folosească anumite tehnici pentru a organiza, gestiona și analiza aceste date.

Intră în depozitul de date! 

Depozitarea datelor este o componentă critică în ecosistemul de date al unei întreprinderi moderne. Poate eficientiza fluxul de date al unei organizații și își poate îmbunătăți capacitățile de luare a deciziilor. Acest lucru este evident și în creșterea pieței globale de depozitare de date, care se așteaptă să ajungă 51.18 miliarde de dolari de 2028, comparativ cu 21.18 miliarde USD în 2019.

Acest articol va explora depozitarea de date, tipurile sale de arhitectură, componentele cheie, beneficiile și provocările.

Ce este Data Warehousing?

Depozitarea datelor este un sistem de gestionare a datelor de suportat Business Intelligence (BI) operațiuni. Este un proces de colectare, curățare și transformare a datelor din diverse surse și stocarea lor într-un depozit centralizat. Poate gestiona cantități mari de date și poate facilita interogări complexe.

În sistemele BI, depozitarea datelor convertește mai întâi datele brute disparate în date curate, organizate și integrate, care sunt apoi folosite pentru a extrage informații utile pentru a facilita analiza, raportarea și luarea deciziilor bazate pe date.

În plus, conductele moderne de depozitare de date sunt potrivite pentru prognoza creșterii și analiza predictivă folosind inteligența artificială (AI) și tehnicile de învățare automată (ML). Depozitarea datelor în cloud amplifică și mai mult aceste capabilități, oferind scalabilitate și accesibilitate mai mari, făcând întregul proces de gestionare a datelor și mai flexibil.

Înainte de a discuta diferitele arhitecturi de depozit de date, să ne uităm la componentele majore care constituie un depozit de date.

Componentele cheie ale depozitării datelor

Depozitarea datelor cuprinde mai multe componente care lucrează împreună pentru a gestiona datele în mod eficient. Următoarele elemente servesc drept coloană vertebrală pentru un depozit de date funcțional.

1. Surse de date: Sursele de date oferă informații și context unui depozit de date. Ele pot conține date structurate, nestructurate sau semi-structurate. Acestea pot include baze de date structurate, fișiere jurnal, fișiere CSV, tabele de tranzacții, instrumente de afaceri terțe, date senzoriale etc.
2. ETL (Extragere, transformare, încărcare) Conductă: Este un mecanism de integrare a datelor responsabil pentru extragerea datelor din surse de date, transformându-l într-un format adecvat și încărcându-l în destinația de date ca un depozit de date. Conducta asigură date corecte, complete și consecvente.
3. Metadate: Metadatele sunt date despre date. Oferă informații structurale și o vedere cuprinzătoare a datelor din depozit. Metadatele sunt esențiale pentru guvernare și gestionarea eficientă a datelor.
4. Acces la date: Se referă la metodele pe care echipele de date le folosesc pentru a accesa datele din depozitul de date, de exemplu, interogări SQL, instrumente de raportare, instrumente de analiză etc.
5. Destinația datelor: Acestea sunt spații fizice de stocare a datelor, cum ar fi un depozit de date, un lac de date sau un data mart.

De obicei, aceste componente sunt standard pentru toate tipurile de depozit de date. Să discutăm pe scurt cum diferă arhitectura unui depozit de date tradițional de un depozit de date bazat pe cloud.

Arhitectură: depozit de date tradițional vs depozit de date în cloud activ

O arhitectură tipică de depozit de date

Depozitele tradiționale de date se concentrează pe stocarea, procesarea și prezentarea datelor în niveluri structurate. Acestea sunt de obicei implementate într-un cadru on-premise în care organizația relevantă gestionează infrastructura hardware cum ar fi serverele, unitățile și memoria.

Pe de altă parte, depozitele active-cloud pun accentul pe actualizările continue de date și procesarea în timp real, utilizând platforme cloud precum Snowflake, AWS și Azure. Arhitecturile lor diferă și în funcție de aplicațiile lor.

Unele diferențe cheie sunt discutate mai jos.

Arhitectura tradițională a depozitului de date

1. Nivelul inferior (server de baze de date): Acest nivel este responsabil pentru stocarea (un proces cunoscut sub numele ingestia de date) și preluarea datelor. Ecosistemul de date este conectat la surse de date definite de companie care pot ingera date istorice după o perioadă specificată.
2. Nivelul mediu (server de aplicații): Acest nivel procesează interogările utilizatorilor și transformă datele (un proces cunoscut sub numele integrarea datelor) folosind procesarea analitică online (OLAP) scule. De obicei, datele sunt stocate într-un depozit de date.
3. Nivelul superior (stratul de interfață): Nivelul superior servește drept strat frontal pentru interacțiunea utilizatorului. Acceptă acțiuni precum interogare, raportare și vizualizare. Sarcinile tipice includ cercetarea pieței, analiza clienților, raportarea financiară etc.

Arhitectură Active-Cloud Data Warehouse

1. Nivelul inferior (server de baze de date): Pe lângă stocarea datelor, acest nivel oferă actualizări continue de date pentru procesarea datelor în timp real, ceea ce înseamnă că latența datelor este foarte scăzută de la sursă la destinație. Ecosistemul de date utilizează conectori sau integrări prefabricate pentru a prelua date în timp real din numeroase surse.
2. Nivelul mediu (server de aplicații): Transformarea imediată a datelor are loc în acest nivel. Se face folosind instrumente OLAP. De obicei, datele sunt stocate într-un data mart online sau într-un data lakehouse.
3. Nivelul superior (stratul de interfață): Acest nivel permite interacțiunile utilizatorilor, analize predictive și raportare în timp real. Sarcinile tipice includ detectarea fraudelor, managementul riscurilor, optimizarea lanțului de aprovizionare etc.

Cele mai bune practici în depozitarea datelor

În timpul proiectării depozitelor de date, echipele de date trebuie să urmeze aceste bune practici pentru a crește succesul conductelor lor de date.

• Analitica cu autoservire: Etichetați și structurați corect elementele de date pentru a urmări trasabilitatea - capacitatea de a urmări întregul ciclu de viață al depozitului de date. Permite analize în sistem self-service, care dă putere analiștilor de afaceri să genereze rapoarte cu suport nominal din partea echipei de date.
• Guvernarea datelor: Stabiliți politici interne solide pentru a guverna utilizarea datelor organizaționale în diferite echipe și departamente.
• Securitatea datelor: Monitorizați în mod regulat securitatea depozitului de date. Aplicați criptare de nivel industrial pentru a vă proteja conductele de date și pentru a respecta standardele de confidențialitate precum GDPR, CCPA și HIPAA.
• Scalabilitate și performanță: Raționalizați procesele pentru a îmbunătăți eficiența operațională, economisind în același timp timp și costuri. Optimizați infrastructura depozitului și faceți-o suficient de robustă pentru a gestiona orice încărcătură.
• Dezvoltare agila: Urmați o metodologie de dezvoltare agilă pentru a încorpora modificările ecosistemului depozitului de date. Începeți mic și extindeți-vă depozitul în iterații.

Beneficiile depozitării datelor

Unele beneficii cheie ale depozitului de date pentru organizații includ:

1. Calitate îmbunătățită a datelor: Un depozit de date oferă o calitate mai bună prin colectarea datelor din diverse surse într-un depozit centralizat după curățare și standardizare.
2. Reducerea costurilor: Un depozit de date reduce costurile operaționale prin integrarea surselor de date într-un singur depozit, economisind astfel spațiu de stocare a datelor și costuri separate de infrastructură.
3. Luare a deciziilor îmbunătățită: Un depozit de date acceptă funcții BI, cum ar fi data mining, vizualizare și raportare. De asemenea, acceptă funcții avansate, cum ar fi analiza predictivă bazată pe inteligență artificială pentru decizii bazate pe date despre campanii de marketing, lanțuri de aprovizionare etc.

Provocările depozitării datelor

Unele dintre cele mai notabile provocări care apar în timpul construirii unui depozit de date sunt următoarele:

1. Securitatea datelor: Un depozit de date conține informații sensibile, ceea ce îl face vulnerabil la atacuri cibernetice.
2. Volume mari de date: Gestionarea și procesarea datelor mari este complexă. Obținerea unei latențe scăzute în întreaga conductă de date este o provocare semnificativă.
3. Alinierea la cerințele comerciale: Fiecare organizație are nevoi diferite de date. Prin urmare, nu există o soluție unică pentru depozitul de date. Organizațiile trebuie să-și alinieze designul depozitului cu nevoile lor de afaceri pentru a reduce șansele de eșec.

Pentru a citi mai mult conținut legat de date, inteligență artificială și învățare automată, vizitați Uniți AI.